大数据分析是人力资源困境的终极解决方案吗？

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全球经济糟糕，工作岗位太少，申请人太多，简历太多。听起来像是“大数据”分析的成熟机会，可以对过多的个性进行分类，并在众所周知的大海捞针中找到针，不是吗？没那么快。在急于使用复杂的算法来寻找和雇用合适的人才时，雇主可能会混淆相关性与原因。 全球经济糟糕，工作岗位太少，申请人太多，简历太多。听起来像是“大数据”分析的成熟机会，可以对过多的个性进行分类，并在众所周知的大海捞针中找到针，不是吗？没那么快。在急于使用复杂的算法来寻找和雇用合适的人才时，雇主可能会混淆相关性与原因。 《华尔街日报》发表了一篇文章，重点介绍了公司如何使用分析和性格测试来筛选数千份有限职位空缺的申请。由于申请数量过多，雇主不得不依靠机器分析来解析简历、发现关键词并优先考虑潜在的面试者。

例如施乐公司声称，其所有 48,700 个呼叫中心工作岗位都使用招聘软件来寻找有个性、耐心和毅力的员工。施乐声称，通过软件挖掘和“评分”最适合此类工作的候选人，这种分析方法已将员工流失率减少了 20%。 更多阅读 绿色数据中心 绿色数据中心使数据驱动的实体更具可持续性 NIST 800-171 保障措施帮助非 巴拿马电话号码表 联邦网络处理 CUI 数据在自动化医疗流程以改善患者治疗结果中的作用 数据挖掘真的有助于白标 SEO 吗？ IT 硬件初创公司利用数据分析进行市场研究 由于全球经济形势严峻，失业率居高不下，雇主们实际上被成堆的简历淹没了。这就是大数据分析发挥作用的地方。机器越来越多地对回电和面试的申请人进行阅读和评分。性格测试充满了数据，然后根据候选人回答一系列问题的方式来预测他们是否适合特定的工作。 《华尔街日报》的文章称，此类测试和软件正在帮助雇主“衡量求职者的情绪稳定性、职业道德以及对毒品和酒精的态度”。这些算法方法可以说为公司节省了招聘、人员流失和欺诈成本。 然而，潜在的员工正在研究如何玩弄这个系统。




现在的简历通常堆满了如此多的流行语，如果人力资源专业人员审阅它们，它们几乎难以理解。还有很多在线论坛提供了如何战胜性格测试的技巧。这似乎是一场猫捉老鼠的游戏，没有明确的赢家。 更糟糕的是，雇主混淆了相关性和原因。通过声称招聘软件可以降低人员流失或减少欺诈，雇主只关注就业生命周期的前端（招聘流程），而忽略了更大的前景。 例如，如果雇主声称招聘分析已将呼叫中心人员流失率降低了 20%，那么他们就无法认识到决定员工是否决定留在公司的数百个其他因素，包括文化、工作环境、直接下属、薪资、激励措施、经济条件等等。 最终，诸如“该软件将招聘成本降低 20%”之类的声明性陈述是由不了解几乎总是存在“因果关系网”的人做出的，尤其是在招聘等复杂的决策过程中。 与任何事情一样，分析应该用作关键决策过程中的工具。这比盲目飞行要好。但我们不要得出这样的结论：这些工具毫无疑问可以帮助公司为特定的工作雇用更好的人才。我们可以有一定程度的信念，但让我们把确定性留给物理学家和经济学家。哦等等，他们也搞错了。